options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',200, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.005, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); Xall = wdata_origin(:, 1:end-1)'; Yall = wdata_origin(:, end)'; YPred = predict(net,Xall,'MiniBatchSize',1); rmse = mean((YPred(:)-Yall(:)).^2); figure subplot(2,1,1) plot(data_x(1:length(Yall)), Yall) hold on plot(data_x(1:length(Yall)),YPred,'.-') hold off legend(["Real" "Predict"]) ylabel("Data")
时间: 2023-11-29 12:05:11 浏览: 41
这段代码的作用是使用训练集 XTrain 和 YTrain 训练 LSTM 神经网络模型,并使用测试集 Xall 对模型进行评估。其中,使用 Adam 优化器,共训练 200 个 epoch,每个 epoch 的梯度阈值为 1,初始学习率为 0.005,采用分段式学习率调度策略,每 125 个 epoch 降低学习率的因子为 0.2。训练结束后,使用训练好的模型对所有数据进行预测,并计算预测值与真实值之间的均方根误差(RMSE)。最后,绘制出真实值与预测值的对比图。
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帮我用matlab写一下LSTM做预测的4个输入节点1个输出节点代码
使用 Matlab 写出预测用 LSTM 的 4 个输入节点 1 个输出节点的代码可以这样:% 定义 LSTM 网络的结构
numFeatures = 4;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 200;layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',250, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.005, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropPeriod',125, ...
'LearnRateDropFactor',0.2, ...
'Verbose',0, ...
'Plots','training-progress');% 训练 LSTM 网络
net = trainNetwork(xTrain,yTrain,layers,options);
lstm的多步预测matlab
在Matlab中,可以通过使用预测神经网络工具箱中的LSTM网络来进行多步预测。
以下是一个简单的LSTM多步预测示例:
```matlab
%准备数据
data = load('airlineData.mat');
X = data.airlineData;
X = X ./ max(X);
%创建LSTM网络
numFeatures = 1;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
%定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',1, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.005, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',0.2, ...
'LearnRateDropPeriod',50, ...
'Verbose',0, ...
'Plots','training-progress');
%训练网络
net = trainNetwork(X(1:end-12),X(2:end-11),layers,options);
%进行多步预测
numTimeSteps = 12;
YPred = predict(net,X(end-numTimeSteps+1:end),'MiniBatchSize',1);
%绘制预测结果
figure
plot(X)
hold on
idx = size(X,1)-numTimeSteps+1:size(X,1);
plot(idx,YPred,'.-')
hold off
legend(["Observed" "Forecast"])
```
在这个例子中,我们首先准备了一个时间序列数据集,并将其归一化到[0,1]范围内。然后,我们使用预测神经网络工具箱中的LSTM网络创建一个预测模型。接下来,我们定义了训练选项,并使用训练数据对网络进行训练。最后,我们使用训练好的网络进行多步预测,并将预测结果与观测值绘制在同一张图中。
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